图片来源@视觉中国
文 | 定焦，作者 | 黎明，编辑 | 魏佳
openai正变得越来越封闭，但它的对手meta（前facebook），却通过开源赢得不少赞誉。
1月18日，马克·扎克伯格宣布，meta正在计划构建自己的agi（通用人工智能），将在绝大多数领域中都达到或超越人类智能水平。同时他强调，保证会向大众开放这一技术，以便人人都能从中获益。
与openai拒绝open他们的算法、路线、论文相反，meta选择open到底。此前震惊业内的大模型llama，大获好评的llama 2，以及正在研发的llama 3，都是开源的。它们成为很多ai公司研究、学习甚至抄袭的对象。
通过开源这一手段，meta在某种程度上打破了大模型的垄断，成为openai和谷歌双雄相争之外的第三股力量。一些人将扎克伯格视为大模型时代的英雄，有人在扎克伯格的帖子下留言，建议meta更名为openai，openai更名为closeai。
事实上，meta过去开源了它研发的几乎所有基础设施，比如用于web和app开发框架的react，以及机器学习框架pytorch，而chatgpt就是基于pytorch开发的，openai也运行在pytorch上。按照meta首席科学家杨立昆的话说，除谷歌外，全世界都运行在pytorch上，因为谷歌有自己的系统。
只是，这些东西在过去都被meta的负面新闻掩盖了——干预选举进程、提供虚假信息、危害青少年健康，在硅谷，骂facebook曾是一种“政治正确”， 人们认为这是一家价值观败坏的公司。
如今风评大变，meta一时仿佛成了整个ai圈的希望，它的股价在2023年上涨了160%，在美国前五大科技巨头中涨幅仅次于英伟达，最近重返万亿美元市值，股价创新高。而曾以挑战者姿态崛起的openai，前不久刚经历了一场宫斗，散发出越来越浓的铜臭味。
openai向左，meta往右，两家原本没有太多交集的公司，正走出截然不同的路。
openai，走向封闭
在讨论这两家公司的境况之前，我们先把时间拉回到十年前。
2013年，有一家叫deepmind的ai公司，同时引起了谷歌和facebook（当时还没更名为meta）的注意。
当时这家公司刚崭露头角，嗅觉敏锐的谷歌和facebook都想收购它。最终，谷歌在竞购中胜出，2014年1月将deepmind收入囊中。三年后，deepmind开发的ai机器人alphago，以4：1击败了韩国围棋冠军李世石，一举成名。
谷歌收购deepmind时，有两个人心里很不是滋味。一个是扎克伯格，他当时已经意识到ai的巨大前景；另一个是马斯克，他不想ai被谷歌这样的大公司控制。
于是，扎克伯格决定自己做，他花重金从纽约大学请来了计算机科学领域的权威人物杨立昆，启动fair项目，在facebook成立了ai实验室。马斯克则和奥尔特曼成立了openai，用来对抗谷歌。
从当时的情形来看，扎克伯格是为了自己的公司，马斯克是为了全人类。马斯克认为，由大公司控制的少量ai系统很不安全，唯一的办法是让尽可能多的人都拥有ai。所以openai一开始就定位开源，是一个非营利性的机构。
马斯克当时说：“我们希望有一种类似于linux版本的ai，不受任何个人或公司的控制。”
一个为私，一个为公，两家公司一开始就选了不同的路。
马斯克提到的linux，是一款免费开源的操作系统。在互联网早期，计算机刚开始普及时，可用的操作系统不多，要么源代码被软件厂商严格保密，要么收取很高昂的费用。一个欧洲大学生开发出linux操作系统的雏形，然后免费对外公开了自己的代码。
由于开源，全球程序员都加入进来改进代码，最终创造了linux操作系统，且使用完全免费。这大大加速了计算机的普及。我们今天熟知的安卓系统，就是基于linux内核，全球大部分手机都跑在这个系统上。
马斯克的想法很简单，ai时代也需要有这样一个开源开放的操作系统，市场不能让巨头独占。
openai的启动资金来源于一批科技大佬捐赠，它一开始的确是按开源的路径走的，2019年发布的gpt-2，就是一个开源大模型，当年还有人用gpt-2为《权利的游戏》改写剧本结尾。
但也是在gpt-2发布之后，openai逐渐走向封闭。它随后成立营利性子公司，接受了微软的数十亿美元投资。
在那之后，2020年发布的gpt-3，2022年升级的gpt-3.5，以及2023年3月发布的gpt-4，都是闭源模型，一开始openai还公布论文，到后来连模型具体参数都不再公布。
而从整个大模型行业的竞争格局来看，“openai-微软”“deepmind-谷歌”的双巨头组合格局正式形成。
马斯克对此非常不满。他说，openai设立时是一家开源公司，现在变成了一个闭源、受微软控制的逐利公司。这根本不是他想要的。
这期间meta没闲着。除了折腾元宇宙，meta的ai团队一直在研究大语言模型，并发布了一些开源项目。大家各做各的，互不干涉。
在openai发布chatgpt的几周前，meta发布了一个类似的聊天机器人galactica，专门用于撰写科学论文。谁知道这个产品不仅没引起轰动，还招来一片骂声，网友痛斥它会破坏科学出版。以至于meta的人取消了演示，觉都睡不着。
当时人们关心的是meta的元宇宙项目是不是快凉了，裁员裁到哪了，没人关心它的ai做得咋样。至于openai，大家觉得它代表新势力，对它更加包容。
按照杨立昆的说法，两周后chatgpt问世，被视为救世主降临。随后的很长时间里，openai都是全球科技界的当红炸子鸡，登上神坛夺走了所有目光。人们津津乐道于，openai是如何冲破谷歌的封锁，对巨头形成压制。
在崇尚个人英雄主义的美国，创业新秀挑战旧势力的剧本，向来充满话题性。于是大模型头部选手的竞争，变成了openai和谷歌的双雄争霸。
但一向好强的扎克伯格不会袖手旁观。meta秘密研发的llama大模型，已经箭在弦上。
meta才是全村的希望？
2023年2月，chatgpt发布之后3个月，llama的第一个版本开源，一开始这个模型只能用作研究。7月，升级之后的llama 2支持免费商用。meta把模型训练数据、训练方法、数据标注等大量细节都公布了，起始代码全部开源。
llama 2性能非常突出，超过了所有的开源大模型。有人发现，其最大参数的版本比gpt-3参数量小，但效果更好。
曾经跟着马斯克从openai跳到特斯拉，后来又被openai挖回去的科学家andrej karpathy，将llama 2的发布视为人工智能和大模型发展过程中的重要一天，因为这“是任何人都可以拿到模型权重的最强大语言模型。”
一时间，整个ai圈对meta刮目相看。当一批巨头公司掀起大模型军备竞赛，试图通过技术封闭实现市场垄断时，meta用llama撕开了一条口子。openai没做的事，meta做到了。
英诺天使基金合伙人王晟戏称杨立昆为“klaus lecun”（ 杨立昆英文名为yann lecun，klaus fuchs在二战期间向苏联提供了曼哈顿计划的信息）。王晟开玩笑：“不能只让美国拥有原子弹。”
王晟发现，chatgpt出现之后，科技圈对大模型热情且迷茫。投资人中很多是看热闹，“因为第一看不懂，第二不敢投，第三投不到。一个新的技术范式出现，没人知道它的能力边界在哪里。”
王晟对“定焦”说，llama开源对行业影响很大。“meta过去这些年积累的大模型技术，本来都是不传之秘，结果一开源，迅速把很多认知拉平了。”
之前，国内团队研发大模型，只能从零到一不断试错，一旦有个点被卡住了，即便从技术角度来说并不是太难，但靠自己可能也需要花一两年时间才能解决，需要亲自踩很多坑。现在meta直接把它的经验和数据拿出来，在思路和方法上给了行业非常重要的指引。
“在这个过程中大家学习了很多。假如没有llama开源，国内大模型今天的水平可能会差很多，我们会大幅度被人甩下。”王晟说。
这也是为什么国内一下子突然涌现出200多个大模型。王小川的百川智能在公司成立仅两个月就发布了一款大模型，其实就是借鉴了llama。李开复的零一万物推出的大模型，也是使用llama的开源模型架构。
llama开源对openai最直观的影响，是有一堆中国公司跳出来“吊打”gpt。在他们的口径中，已经在多项指标上超过了gpt模型，虽然很多榜单都是刷出来的。
更深层次的影响在于，大模型开源社区的力量快速壮大，全球的程序员都能为开源做贡献。他们开发出各种开源数据集，迭代出更多新模型，缩小与闭源大模型的差距。所以谷歌的工程师说，谷歌没有护城河，openai也没有。
meta在科技圈的形象变得高大起来。回顾meta的发展，其实它一直都有开源的传统。
早在2016年，meta团队就开发并开源了深度学习框架pytorch，它和谷歌的tensorflow成为深度学习领域的两大主流框架。
跟openai现在才开始秘密推进芯片制造项目不同，meta在三年前就设计了自研ai推理芯片，并采用了开源架构。
在语言翻译方面它推出了很多开源模型，两年前发布的nllb模型是维基百科的翻译供应商之一，2023年发布的seamlessm4t可以翻译近百种语言，同时它还发布了全球最大的开放多模态翻译数据集。
有研究人员经过对比认为，meta更倾向于信任、问责制以及通过开源实现人工智能的民主化。
反观openai，它依然在技术上保持领先，但拒绝开放。
“没人知道openai进展到什么程度了，包括它正在研发的gpt-5，是不是继续用的transformer都是未知数。现在大家都跟着gpt-3.5的技术路线在跑，假设它悄悄变换了方向，那大家就掉坑里了。因为没人知道正确路线是什么。”一位ai公司的创始人说。
同时它试图阻挡竞争对手，以保持自己的先发优势。
字节跳动在2023年12月被openai停用账户，因为它在调用openai的api开发自身大语言模型的时候，违反了openai的服务条款。有悖商业伦理的行为肯定是不对的，但外界由此关注到openai的商业条款，它禁止客户使用gpt输出的内容开发任何可能会给openai带来竞争的ai模型。
值得注意的是，微软也有类似条款。它们将商业上的竞争优势看得很重要。
人工智能公司开放传神（opencsg）创始人、ceo陈冉认为，开源的市场空间远比闭源大，但未来一定是开源和闭源两条路同时走，“openai开源不开源其实不重要了。”
开源闭源，谁对谁错？
究竟是openai被利益蒙蔽了双眼，还是meta大公无私要为全人类做贡献？
或许，它们在本质上并无不同。openai既没有那么自私，meta也不像网友鼓吹的那样高尚，区别只在于路线和策略。
若论对整个ai行业的贡献，openai毫无疑问是最大的。毕竟，这一轮ai浪潮是由chatgpt掀起的。它点燃了一把火，加速了大模型的普及。事实上，前两年大模型开源社区基本是围着gpt-3在转。
openai不像谷歌、meta那些巨头拥有雄厚的资金积累，早年大佬捐赠的资金早花得差不多了，没钱是做不了研发的，总不能用爱发电。所以openai抱了微软的大腿，奥尔特曼想尽办法为openai赚钱。
陈冉认为，openai的成功其实是商业模式的成功，本质是投资人看到了巨大的商业价值和盈利模式。开源与闭源之间的竞争方向一定是挣钱模式的创新竞争。
meta将技术开源，也不是只为他人做嫁衣。开源是一种策略，能吸引更多开发人员免费帮它迭代技术、修复漏洞，正所谓众人拾柴火焰高，但最核心的技术还是掌握在meta手里，该打击对手的时候它不会手软。就像谷歌，它旗下的安卓是开源系统，但国内手机厂商做自己的系统还是会有很多限制。
而在大模型火起来之前，meta掉进了元宇宙的深坑里无法自拔，砸钱、亏损、裁员，看不到任何希望。大模型是那根救命稻草，chatgpt则是照亮前路的那束光。
再往深了看，闭源的openai和开源的meta，从根本上对ai的价值判断有分歧。
如果将ai比作未来世界的核武器，openai认为它很危险，得谨慎，不能滥用。meta则认为，核武器不能只掌握在少数几个玩家手里，应该开放研究。
关于ai的利弊之辩，是科技圈的一个老话题。马斯克就相信“ai危险论”，他担心有一天机器的智力、意识都超过了人类，可能会取代人类，摧毁人类文明。所以他当年牵头成立openai，只是后来openai没按他设想的路径走。
基于“防止ai取代人类”的愿景，行业里又延伸出两大派别。一派认为大量独立的ai系统比由大公司控制的少量ai系统更安全，ai的研究应该开源开放；另一派认为应该封闭研究，这可以减轻安全风险，防止不法分子滥用获得的代码。
openai属于后者。支持它的人认为开源策略加大了风险，比如伦敦一家ai公司的ceo就认为，meta是最不负责任的人工智能参与者，他问：“我们应该令核武器的设计透明化吗？”
meta将开源视为最优策略，杨立昆就认为，机器最终会比人类更聪明，人类无法阻止坏人获取它，ai必须是开源的，只有让更多人参与其中，最终开发出的系统才会更安全。他认为马斯克的ai威胁论就是科幻小说看多了。
杨立昆曾经的合作伙伴，跟他一块获得图灵奖的杰弗里·辛顿，则持有不同观点，认为ai将对人类构成严重威胁。他的思想也许对他的学生伊利亚造成了影响。伊利亚是openai的联合创始人兼首席科学家，几乎决定了openai的技术路线，他也是openai宫斗事件中开除奥尔特曼的关键人物。伊利亚一直致力于追求安全可靠的agi。业内普遍认为，商业化和agi的路线之争，引发了那场冲突。
所以，openai和meta有不同的信念。openai将agi视为终极目标，并且相信自己将会第一个实现它；meta将开放平台视为最好的路径，试图制定开源标准。当然，它们都希望在这个过程里拿到应得的商业利益。
往长远看，ai的发展是螺旋式上升的，开源也好，闭源也罢，都将为其注入动能。究竟谁是真的在为全人类的未来操心，只有等待时间检验了。
